Estimateurs oracles pour la séparation de sources monocapteur par approches spectrales à états discrets

Valentin Emiya 1 Emmanuel Vincent 1 Rémi Gribonval 1
1 METISS - Speech and sound data modeling and processing
IRISA - Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires, Inria Rennes – Bretagne Atlantique
Résumé : Dans cet article, des bornes de performances oracles sont déterminées pour la séparation de sources monocapteur sous contrainte d'un nombre fini d'états discrets. En fixant des contraintes qui sont à la base de systèmes existants, les bornes de performances obtenues sont plus réalistes qu'avec une contrainte de masquage temps-fréquence seule. Dans ce contexte, l'efficacité théorique des approches par mélanges de gaussiennes est quantifiée et comparée à des résultats provenant d'un système de l'état de l'art. De futures approches sont envisagées en faisant évoluer ces modèles vers des méthodes discriminantes à états conjoints
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https://hal.inria.fr/inria-00452631
Contributor : Valentin Emiya <>
Submitted on : Tuesday, February 2, 2010 - 5:15:23 PM
Last modification on : Thursday, March 21, 2019 - 2:20:42 PM
Document(s) archivé(s) le : Friday, June 18, 2010 - 6:28:10 PM

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2009GretsiEmiya.pdf
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  • HAL Id : inria-00452631, version 1

Citation

Valentin Emiya, Emmanuel Vincent, Rémi Gribonval. Estimateurs oracles pour la séparation de sources monocapteur par approches spectrales à états discrets. Proc. of GRETSI, Sep 2009, Dijon, France. pp.1-4. ⟨inria-00452631⟩

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